自主智能体

这篇立场论文追问机器如何像人和动物一样高效学习，并在多个抽象层级和时间尺度上推理与规划。作者提出自主智能体架构，把可配置的预测世界模型、内在动机驱动的行为，以及通过自监督学习训练的层级联合嵌入模块结合起来。其贡献是提出一条面向感知、预测、成本评估与行动的系统路线，而不是报告一个已经完成并经基准验证的通用自主智能系统。